+09:00を消したい

Question

Pandas ではまっていまして、、
Date(JST)
0 2010-04-01 00:00:00+09:00
1 2010-04-01 00:05:00+09:00
2 2010-04-01 00:10:00+09:00
3 2010-04-01 00:15:00+09:00
4 2010-04-01 00:20:00+09:00
... ... ... ...
1315003 2022-09-30 23:35:00
1315004 2022-09-30 23:40:00

2つのファイルを結合したら、JST表記が混在していて、その後の処理がしにくいため、
文字列にして「+09:00」を削除したいのですが、
df["Date(JST)"] = df["Date(JST)"].str.replace("'+'09:00", "")
と書いて実行すると+09:00が削除されず、
df["Date(JST)"] = df["Date(JST)"].str.replace("+09:00", "")
と書いて実行すると
error: nothing to repeat at position 0
となってしまいます。
＋がいけないように思うのですが、どのように記載したら+09:00を消せるでしょうか？

（元のファイルから、共に
df["Date(JST)"] = df.index.tz_convert("Asia/Tokyo")
してから結合すればよいのかもしれませんが、タイムゾーンの記載諸々でそれをするのが難しかったという背景があります）

Comments

[melian]

regex=False を付けます。

df["Date(JST)"] = df["Date(JST)"].str.replace("+09:00", "", regex=False)

[pig_vba]

先にpd.datetime()してから
pd.dt.tz_localize(None)でも可能だと思うので参考サイト提示しておきます。
https://note.nkmk.me/python-pandas-tz-convert-tz-localize/

[chouchou]

melian様いつもすみません。。ありがとうございます。
regex=Falseをつける・・ヒットしませんでした。。ちょっと調べます。
すごく助かりました。

[chouchou]

pig_vba様
tz_localizeで、そうですよね、、出来ると思うのですが、文字列操作で簡単な方を知りたくて、
ゆっくり確認させて頂きますね。

Answer 1

melian様のregex=False を付ける、を実行することで一時解決とします。

Answer 2

詳しい理屈は理解できていませんがTrying to convert aware local datetime to naive local datetime in Panda DataFrameの回答のようにdateime型にしたあとに変換するとよいかと思います。

import pandas as pd
from io import StringIO

# 混在したデータ
s = """Date
2010-04-01 00:00:00+09:00
2010-04-01 00:05:00+09:00
2022-09-30 23:35:00"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))

df['ret'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['ret'] = df['ret'].apply(lambda t: t.replace(tzinfo=None))
print(df)
"""
                        Date                 ret
0  2010-04-01 00:00:00+09:00 2010-04-01 00:00:00
1  2010-04-01 00:05:00+09:00 2010-04-01 00:05:00
2        2022-09-30 23:35:00 2022-09-30 23:35:00
"""